Top 25 cas d'utilisation de l'IA générative dans la finance
J'ai passé une décennie à conseiller des entreprises de services financiers. Chaque mise en œuvre d'IA que j'ai vue suivait le même schéma : des projets pilotes impressionnants en présentation, mais qui s'enlisaient en production.
Cela change. Les banques déploient désormais l'IA générative à grande échelle, et les résultats sont mesurables. Voici ce qui fonctionne réellement, sur la base de mises en œuvre que vous pouvez vérifier.
- Pour les entreprises de services financiers
- Pour les directions financières des entreprises non financières.
Fonctions financières dans les entreprises non financières
1-Automatisation des fonctions comptables
Les models de transformateurs spécialisés aident les directions financières à automatiser des fonctions telles que l'audit et les comptes fournisseurs, y compris la capture et le traitement des factures. Grâce aux fonctions d'apprentissage profond, les GPT models spécialisés en comptabilité peuvent atteindre des taux d'automatisation élevés dans la plupart des tâches comptables.
Entreprises de services financiers
2-Finance conversationnelle
L'IA générative models peuvent produire des réponses plus naturelles et contextuellement pertinentes car ils sont entraînés à comprendre et à générer des schémas linguistiques semblables à ceux des humains. Par conséquent, l'IA générative peut considérablement améliorer les performances et l'expérience utilisateur des systèmes d'IA conversationnelle financière et des chatbots en fournissant des interactions plus précises, engageantes et nuancées avec les utilisateurs.
La finance conversationnelle offre aux clients :
- Un support client amélioré
- Des conseils financiers personnalisés
- Des notifications de paiement
- La génération de documents, tels que des résumés d'investissement ou des demandes de prêt.
Par exemple, Morgan Stanley utilise des chatbots propulsés par OpenAI pour assister les conseillers financiers en exploitant la recherche et les données internes de l'entreprise comme ressource de connaissances.
Pour en savoir plus sur la finance conversationnelle, vous pouvez consulter notre article sur les cas d'utilisation de l'IA conversationnelle dans le secteur des services financiers. Pour explorer les nombreuses façons dont l'IA conversationnelle peut améliorer les opérations de service client, consultez notre article dédié à l'IA conversationnelle pour le service client.
3-Génération d'explications de refus adaptées aux candidats
L'IA joue un rôle important dans le secteur bancaire, en particulier dans les processus de décision de prêt. Elle aide les banques et les institutions financières à évaluer la solvabilité des clients, à déterminer des limites de crédit appropriées et à fixer le prix des prêts en fonction du risque.
Cependant, les décideurs comme les demandeurs de prêt ont besoin d'explications claires des décisions fondées sur l'IA, telles que les motifs de refus de demande, afin de renforcer la confiance et d'améliorer la sensibilisation des clients pour de futures demandes.
Un réseau antagoniste génératif (GAN) conditionnel, un type d'IA générative, a été utilisé pour générer des explications de refus conviviales. En organisant les motifs de refus de manière hiérarchique du simple au complexe, un conditionnement à deux niveaux est employé pour générer des explications plus compréhensibles pour les candidats.
Figure 1 : Explications de refus de prêt générées par l'IA1
Exemple concret de génération de script
Dans une étude de cas, l'équipe des relations avec les investisseurs anticipe une forte réaction du marché aux résultats financiers trimestriels de l'entreprise et doit préparer un script complet ainsi que des questions potentielles des investisseurs pour la conférence téléphonique sur les résultats.2
Un analyste importe les données financières des trimestres actuels et précédents dans un tableur et utilise un outil d'IA générative. L'IA reçoit le contexte des conférences téléphoniques sur les résultats passées et des informations spécifiques pour générer des commentaires pertinents.
L'outil d'IA génère un script pour la conférence téléphonique sur les résultats, y compris les questions probables des investisseurs et les réponses. L'analyste met en forme ce contenu dans un document Word, met en évidence les questions clés des investisseurs et le prépare pour l'examen par la direction et la préparation du directeur financier.
Back-office
4-Modernisation du code pour les systèmes hérités
Les banques exécutent encore des logiciels écrits en COBOL des années 1970 et 80s. Trouver des développeurs maîtrisant COBOL est presque impossible, mais ces logiciels traitent des transactions critiques et ne peuvent pas simplement être arrêtés.
Les models d'IA générative peuvent :
- Lire le code hérité en COBOL, Fortran ou d'autres anciens langages
- Le convertir vers des langages modernes comme Python ou Java
- Maintenir la même logique métier tout en améliorant les performances
- Générer une documentation expliquant ce que fait réellement le code
Goldman Sachs a confirmé que l'IA générative est désormais centrale dans ses efforts de développement et d'amélioration d'applications. Les développeurs d'une banque valident le code généré par l'IA, détectant les erreurs avant le déploiement, mais c'est l'IA qui fait le gros du travail.
Les coûts technologiques représentent environ 10 % des dépenses d'une banque type. Accélérer le développement et réduire les coûts de maintenance améliore directement la rentabilité.3
5-Modernisation des applications
Les banques cherchent à éviter de dépendre de logiciels obsolètes et investissent continuellement dans des efforts de modernisation. Les models GenAI d'entreprise peuvent convertir le code de langages logiciels hérités vers des langages modernes, permettant aux développeurs de valider le nouveau logiciel et de gagner un temps considérable.
Les employés de Goldman Sachs confirment que l'IA générative est un aspect important du développement et de l'amélioration des applications.4
6-Génération automatisée de documents
Les banques produisent des milliers de documents par jour : résumés d'investissement, demandes de prêt, rapports clients et soumissions réglementaires. Ces documents s'appuient sur des gabarits, mais leur personnalisation prend du temps.
L'IA générative gère désormais cela :
- Générer des documents professionnels à partir de simples prompts
- Extraire les données pertinentes de plusieurs systèmes
- Appliquer une mise en forme appropriée selon le type de document et le destinataire
- Garantir la cohérence avec les exigences réglementaires
7-Prévisions et analyses financières
L'IA générative améliore les prévisions en apprenant à partir de données financières historiques pour saisir des schémas et des relations complexes. Lorsqu'ils sont correctement fine-tuned pour des banques et des contextes économiques spécifiques, ces models font des prédictions sur :
- Les mouvements des prix des actifs
- Les trajectoires des taux d'intérêt
- Les probabilités de défaut de crédit
- La volatilité du marché
- Les tendances des indicateurs économiques
L'expression clé : « correctement fine-tunés ». Les models prêts à l'emploi hallucinent et font des prédictions confiantes basées sur des schémas qui n'existent pas. Les banques qui réussissent avec les prévisions par IA investissent massivement dans l'entraînement des models sur leurs données spécifiques et la validation des résultats par rapport au jugement d'experts.
8- Prédictions de marché
En analysant de grands volumes de données, l'IA générative peut améliorer la précision des prévisions financières, notamment les cours des actions, les taux d'intérêt et les indicateurs économiques.
Exemple concret
Une institution financière asiatique menait un PoC pour fournir une fonctionnalité de prompt-to-report à 2 000 analystes et utilisateurs.3
9-Génération de rapports financiers
Reporting automatisé
L'IA générative peut créer automatiquement des rapports financiers bien structurés, cohérents et informatifs à partir des données disponibles. Ces rapports peuvent inclure :
- Les bilans
- Les comptes de résultat
- Les tableaux de flux de trésorerie
Cette automatisation rationalise le processus de reporting, réduit l'effort manuel et garantit la cohérence, l'exactitude et la livraison ponctuelle des rapports.
10- Reporting basé sur des scénarios
L'IA peut simuler différents scénarios réglementaires et générer des rapports pour aider les institutions financières à garantir la conformité à toutes les exigences nécessaires dans diverses conditions.
Découvrez les cas d'utilisation de génération de texte par IA et des exemples concrets.
11-Détection de la fraude
L'IA générative peut être utilisée pour la détection de la fraude dans la finance en générant des exemples synthétiques de transactions ou d'activités frauduleuses. Ces exemples générés peuvent aider à entraîner et à augmenter les algorithmes d'apprentissage automatique pour reconnaître et différencier les schémas légitimes et frauduleux dans les données financières.
La compréhension améliorée des schémas de fraude permet à ces models d'identifier les activités suspectes avec plus de précision et d'efficacité, ce qui conduit à une détection et une prévention plus rapides de la fraude. En intégrant l'IA générative dans les systèmes de détection de fraude, les institutions financières peuvent :
- Améliorer la sécurité et l'intégrité globales de leurs opérations
- Minimiser les pertes dues à la fraude
- Maintenir la confiance des consommateurs
Découvrez comment les logiciels d'IA juridique peuvent aider à engager des actions contre les activités frauduleuses.
Exemple concret
Mastercard avait besoin d'un moyen plus rapide et plus précis de détecter les transactions frauduleuses, les fraudeurs exploitant les données de cartes de paiement volées. Grâce à l'IA générative, Mastercard a analysé les données de transaction de millions de commerçants pour prédire et détecter les cartes compromises, aidant les banques à les bloquer plus rapidement et à prévenir la fraude.
Résultats :
- Doublement du taux de détection des cartes compromises.
- Réduction des faux positifs dans la détection de la fraude.
- Augmentation de la vitesse de détection de la fraude chez les commerçants.
12-Répondre aux demandes des régulateurs
En tant qu'acteurs d'un secteur très réglementé, les banques reçoivent régulièrement des demandes des régulateurs.
Exemple concret
Les banques menaient des PoC pour voir si elles pouvaient utiliser des LLMs pour répondre à des demandes simples et moins critiques des régulateurs. 3
13-Gestion de portefeuille
Gestion dynamique de portefeuille
Une autre application financière de l'IA générative peut être l'optimisation de portefeuille. En analysant les données financières historiques et en générant divers scénarios d'investissement, les models d'IA générative peuvent aider les gestionnaires d'actifs et les investisseurs à identifier une gestion optimale des actifs et de la fortune, en tenant compte de facteurs tels que :
- La tolérance au risque
- Les rendements attendus
- Les horizons d'investissement.
14-Indices personnalisés
Ces models peuvent simuler différentes conditions de marché, environnements économiques et événements pour mieux comprendre les impacts potentiels sur la performance du portefeuille. Cela permet aux professionnels de la finance de développer et de fine-tuner leurs stratégies d'investissement, d'optimiser les rendements ajustés au risque et de prendre des décisions plus éclairées concernant la gestion de leurs portefeuilles. Cela conduit finalement à de meilleurs résultats financiers pour leurs clients ou institutions.
15-Gestion des risques
Tests de résistance
L'IA générative peut simuler des conditions de marché extrêmes qui ne se sont pas produites dans les données historiques, permettant aux institutions financières de mieux se préparer à des événements rares mais à fort impact.
16-Modélisation du risque de crédit
Les models d'IA peuvent générer des profils d'emprunteurs synthétiques pour tester la robustesse des models de risque de crédit, améliorant la précision de la notation de crédit et des prédictions de défaut.
17-Anomaly détection
Les models d'IA générative peuvent être entraînés à comprendre les schémas normaux des transactions et à générer des points de données proxy des valeurs aberrantes ou des anomalies. Cela aide à identifier des activités potentiellement frauduleuses ou des schémas de transaction inhabituels qui pourraient indiquer un blanchiment d'argent.
18-Données synthétiques pour l'entraînement
Étant donné que les transactions frauduleuses réelles sont rares, l'IA générative peut créer des exemples synthétiques d'activité frauduleuse, aidant à entraîner de meilleurs algorithmes de détection.
19-Génération de données synthétiques
Les données financières des clients sont exclusives et réglementées par GDPR, CCPA et d'autres lois sur la confidentialité. Cela crée des problèmes :
- Impossibilité de partager les données avec des fournisseurs tiers pour l'entraînement des models
- Impossibilité d'utiliser les données de production dans les environnements de développement/test
- Impossibilité de mener des recherches sans risquer des violations de confidentialité
Les données synthétiques permettent :
- L'entraînement des models d'apprentissage automatique sans exposer les informations clients
- Les tests de résistance des systèmes avec des volumes de données réalistes
- La validation des models sur divers segments de clientèle
- Le partage de données avec des partenaires pour les tests d'intégration
Les clients synthétiques ont des scores de crédit, des schémas de transaction, des niveaux de revenus et des comportements financiers réalistes, mais ce ne sont pas de vraies personnes, donc aucune violation de confidentialité ne se produit.
Étant donné que les informations clients sont des données exclusives pour les équipes financières, leur utilisation et leur réglementation posent des défis. L'IA générative peut être utilisée par les institutions financières pour générer des données synthétiques conformes aux réglementations sur la confidentialité telles que GDPR et CCPA.
Exemple concret de génération de données synthétiques
Morgan Stanley a été confronté au défi d'optimiser les opérations de gestion de patrimoine et d'améliorer les interactions conseiller-client grâce à des outils d'IA avancés tout en maintenant la sécurité des données et en minimisant les erreurs.
Ils se sont associés à OpenAI pour mettre en œuvre une plateforme d'IA générative de synthèse des données de recherche.
20-Trading algorithmique & stratégies d'investissement
21-Analyse de scénarios
Ces models peuvent simuler divers scénarios de marché, aidant les traders et les gestionnaires de portefeuille à comprendre les risques et les rendements potentiels dans différentes conditions.
Selon Dimension Market Research, la taille du marché mondial de l'IA générative dans le trading devrait être de 1 705.1 millions USD d'ici 2033.5
22-Développement de produits
Portefeuilles d'investissement personnalisés
L'IA générative peut analyser les profils, préférences et objectifs financiers individuels des investisseurs pour générer des portefeuilles d'investissement personnalisés. Cela est particulièrement utile pour les robo-advisors et les plateformes de gestion de patrimoine.
Produits d'assurance sur mesure
L'IA peut créer des produits d'assurance personnalisés basés sur les profils de risque individuels, générant des conditions et des structures tarifaires uniques pour différents clients.
23-Souscription & tarification
Models de tarification dynamique
L'IA générative peut aider les assureurs et les prêteurs à développer des models de tarification dynamique qui s'ajustent en temps réel en fonction des nouvelles données, des conditions du marché et du comportement individuel des clients.
Évaluation des risques
L'IA peut générer différents scénarios de risque, aidant les souscripteurs à évaluer les résultats potentiels et à fixer des primes ou des taux d'intérêt appropriés.
Applications courantes
24-Réponse à des questions financières
En tirant parti de sa compréhension des schémas linguistiques humains et de sa capacité à générer des réponses cohérentes et contextuellement pertinentes, l'IA générative peut fournir des réponses précises et détaillées aux questions financières posées par les utilisateurs.
Ces models peuvent être entraînés sur de grands datasets de connaissances financières pour répondre à une large gamme de questions financières avec des informations appropriées, y compris des sujets tels que :
- Les principes comptables
- Les ratios financiers
- L'analyse des actions
- La conformité réglementaire
Par exemple, BloombergGPT peut répondre avec précision à certaines questions liées à la finance par rapport à d'autres models génératifs.
Figure 2. La capacité de BloombergGPT, GPT-NeoX et FLAN-T5-XXL à se souvenir des noms des PDG d'entreprises6
25-Analyse des sentiments
L'analyse des sentiments, une approche relevant du NLP, catégorise les textes, images ou vidéos en tonalités émotionnelles négatives, positives ou neutres. En obtenant des informations sur les émotions et opinions des clients, les entreprises peuvent élaborer des stratégies pour améliorer leurs services ou produits sur la base de ces résultats.
Les institutions financières peuvent tirer parti de l'analyse des sentiments pour mesurer leur réputation de marque et la satisfaction client à travers les publications sur les réseaux sociaux, les articles de presse, les interactions en centre de contact ou d'autres sources.
Par exemple, Bloomberg a annoncé son model génératif fine-tuné pour la finance, BloombergGPT, capable d'effectuer une analyse des sentiments, une classification des actualités et certaines autres tâches financières, en réussissant les benchmarks.
Figure 3 : Comment BloombergGPT se comporte dans deux grandes catégories de tâches de NLP : spécifiques à la finance et à usage général7
Défis de l'IA générative dans le secteur financier & conseils pour les surmonter
- Exactitude des données : « Bien que l'IA améliore grandement le traitement et la génération de données, elle peut être sujette à d'importants problèmes de qualité des données. » comme l'indique la Banque centrale européenne. Il est possible que les données biaisées et inexactes utilisées pour entraîner les foundation models produisent des résultats comportant davantage d'erreurs. Lors de l'alimentation des foundation models, la qualité et l'exactitude des données sont des facteurs cruciaux.8
- Biais dans les Models : Les models d'IA peuvent hériter de biais issus des données sur lesquelles ils sont entraînés, conduisant à des décisions injustes ou biaisées, en particulier dans des domaines comme la notation de crédit ou les recommandations d'investissement.
- Pour détecter ce biais d'IA, les entreprises peuvent adopter une plateforme d'IA responsable.
- Généralisation limitée : Les entreprises peuvent soit s'appuyer sur des large language models prêts à l'emploi, soit fine-tuner des LLMs pour leurs cas d'utilisation. Les models prêts à l'emploi peuvent ne pas bien fonctionner dans des contextes financiers spécifiques et hautement spécialisés sans un fine-tuning approprié, ce qui pourrait entraîner des résultats inexacts ou non pertinents.
- Adoptez des outils LLMOps pour construire, tester, surveiller et fine-tuner vos LLMs de manière plus efficace.
- Hallucinations : L'IA générative peut produire des informations inexactes ou fabriquées, ce qui est risqué dans la finance où les décisions reposent sur des données précises, conduisant à de mauvais conseils en investissement ou à des violations réglementaires.
- Appliquez des LLM outils de sécurité et l'IA extractive pour surmonter ce problème et garantir l'exactitude des models.
- Réglementations : Le secteur financier est très réglementé, et l'IA doit se conformer à des normes strictes en matière de transparence, de responsabilité et d'utilisation des données, ce qui pose des défis pour garantir la conformité à des cadres juridiques en évolution.
- Déployez des outils de gouvernance de l'IA et créez un inventaire d'IA pour garantir la conformité de l'IA.
- Sécurité des données : Les données financières sont sensibles, et il est crucial de garantir que les systèmes d'IA les traitent en toute sécurité, en prévenant les violations ou les abus, pour maintenir la confiance des clients et éviter les sanctions réglementaires.9
Ajouter comme source préféréeDépenses en IA générative & attentes du marché
Les simulations et prévisions financières produites à l'aide de l'IA générative d'entreprise sont bénéfiques pour le trading, la gestion de portefeuille et les marchés financiers. Malgré ses nombreux avantages, notamment le gain de temps, les grands datasets et la puissance de calcul, elle peut mal fonctionner et exposer des données sensibles, posant des risques de sécurité. Ces défis peuvent affecter spécifiquement les processus financiers et la fonction finance dans son ensemble.
- D'ici 2030, le secteur bancaire devrait dépenser 84.99 milliards de dollars américains en intelligence artificielle générative (IA), avec un taux de croissance annuel composé remarquable de 55.55 pour cent.10
- Selon le McKinsey Global Institute (MGI), l'utilisation de la Gen IA dans le secteur bancaire pourrait entraîner une valeur ajoutée annuelle de 200 à 340 milliards de dollars, soit 2.8 à 4.7 pour cent des revenus totaux du secteur. Cette valeur ajoutée proviendrait principalement d'une productivité accrue.11
Pour des informations supplémentaires sur l'automatisation dans le secteur financier, explorez notre article sur l'automatisation intelligente dans la banque & les services financiers.
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@misc{dilmegani2026,
author = {Dilmegani, Cem and Ermut, Sıla},
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}Journal des modifications
10 mises à jourSuppression de la section « Bonnes pratiques des banques qui ont réussi ».
Mise à jour de la section « Bonnes pratiques pour l'application de l'IA générative dans le secteur financier ».
Liens de référence
Le travail de Cem chez AIMultiple a été cité par des publications mondiales de premier plan, notamment Business Insider, Forbes, Morning Brew et Washington Post, par des entreprises mondiales comme Deloitte et HPE, par des ONG comme World Economic Forum et par des organisations supranationales comme European Commission. [1], [2], [3], [4], [5]
Tout au long de sa carrière, Cem a été consultant en technologies, acheteur de technologies et entrepreneur technologique. Il a conseillé des entreprises sur leurs décisions technologiques chez McKinsey & Company et Altman Solon pendant plus de dix ans. Il a également publié un rapport McKinsey sur la digitalisation.
Il a dirigé la stratégie technologique et les achats d'un opérateur télécom, sous la responsabilité du PDG. Il a également dirigé la croissance commerciale de l'entreprise de technologie profonde Hypatos, qui a atteint un revenu récurrent annuel à 7 chiffres et une valorisation à 9 chiffres, passant de 0 à ce résultat en deux ans. Le travail de Cem chez Hypatos a été couvert par des publications technologiques de premier plan comme TechCrunch et Business Insider.
Cem intervient régulièrement lors de conférences technologiques internationales. Il est diplômé de Bogazici University en tant qu'ingénieur informatique et titulaire d'un MBA de la Columbia Business School.
Elle a précédemment travaillé comme recruteuse dans des cabinets de gestion de projet et de conseil. Sıla est titulaire d’un master en psychologie sociale et d’une licence en relations internationales.
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